离线数据全量导入与增量导入方案
Hive增量更新方案
方案一（总结出来业界可行方案）：
1、Hive原始表提前规划好以时间分区，初始化装载源库记录为base_table（最新数据）
2、每个相关表都会有一个timestamp列，对每一行操作做了修改，都会重置这列timestamp为当前时间戳；
3、新增数据通过sqoop（支持当天抽取）或者导出当天文件两种形式，抽取或导入到hive表，记录为新增表incremental_table
4、（1）如果incremental_table表中数据不涉及到更新，直接导入到以时间分区的base_table表中 （2）如果某几个分区涉及到更新操作，将这段时间分区内的base_table和incremental_table数据进行合并，有相同主键的取timestamp最新的那条，合并后新数据重新写回base_table分区中；
（3）如果涉及到删除数据操作，分软删除（打标签）和硬删除；如果是软删除，记录数据也会存在incremental_table，只是在合并base_table和incremental_table表中过滤掉此记录写回base_table即可。如果是硬删除，需将删除的数据行放入额外审计表中audit_table，与base_table和incremental_table一起进行合并过滤处理后，再写回base_table。
采用Oozie、NiFi或者Shell脚本等方式，将上述流程统一做成一个工作流，方便调度。
方案二（如有业务诉求，需要对Hive表具体某条记录进行delete或update操作）：
如果一个HIVE表要实现update和delete功能，该表就必须支持ACID，需开启ACID，同时必须满足以下条件：
1、表的存储格式必须是ORC（STORED AS ORC）；
2、表必须进行分桶（CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) INTO num_buckets BUCKETS）；
3、Table property中参数transactional必须设定为True（tblproperties(‘transactional‘=‘true‘)）；
4、以下配置项必须被设定：
Client端：
hive.support.concurrency – true
hive.enforce.bucketing – true
hive.exec.dynamic.partition.mode – nonstrict
hive.txn.manager – org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
服务端：
hive.compactor.initiator.on – true
hive.compactor.worker.threads – 1
hive.txn.manager – org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager（经过测试，服务端也需要设定该配置项）
